Predictive maintenance: Wat is het en wanneer pas je toe?

Predictive maintenance, of voorspellend onderhoud, is een moderne onderhoudsstrategie die bedrijven in de industrie helpt storingen te voorkomen en onderhoud efficiënter uit te voeren. Door real-time data van sensoren te combineren met slimme algoritmen, kunnen bedrijven precies bepalen wanneer een machine onderhoud nodig heeft, in plaats van te werken op basis van vaste schema's of pas na een storing.

Predictive maintenance is vooral waardevol wanneer preventief onderhoud niet voldoende is om storingen te voorkomen op kritische machines. De techniek is daarbij geen doel op zich, maar een middel om restrisico’s af te dekken: risico’s die blijven bestaan ondanks periodiek onderhoud.

Daarom start een goede aanpak niet met “waar kunnen we sensoren plakken?”, maar met de vraag: waar zit het grootste risico in het proces? Pas als je de kritische assets en faaloorzaken met de meeste impact kent, weet je wat je écht moet meten en analyseren.

Hoe werkt predictive maintenance?

Machines worden uitgerust met sensoren die continu gegevens verzamelen over bijvoorbeeld trillingen, temperatuur, geluid of oliekwaliteit. Deze data wordt geanalyseerd met behulp van algoritmen en machine learning, zodat afwijkingen snel zichtbaar worden en voorspeld kan worden wanneer een storing waarschijnlijk optreedt. Hierdoor kan onderhoud proactief worden gepland, met minimale impact op productieprocessen.

Voordelen van predictive maintenance

• Vermindering van ongeplande stilstand: Storingen worden eerder gesignaleerd, waardoor machines langer operationeel blijven.
• Kostenbesparing: Onderhoud vindt alleen plaats wanneer nodig, wat arbeids- en reserveonderdeelkosten verlaagt.
• Betrouwbaarheid en veiligheid: Continu monitoren verhoogt de betrouwbaarheid van apparatuur en beperkt veiligheidsrisico’s.
• Efficiënt gebruik van middelen: Onderhoudspersoneel kan zich richten op de meest urgente situaties.
• Maximale productiecapaciteit: Door stilstand te beperken blijft de productie stabiel en voorspelbaar.

Focus op kritische assets

Niet elke machine is even belangrijk voor veiligheid, productiestabiliteit of kosten. Daarom begint een sterke predictive maintenance-strategie bijna altijd met het bepalen van de kritische assets: machines of componenten waarvan falen grote gevolgen heeft.

Door juist op deze assets sensoren en monitoring toe te passen, haal je het meeste rendement uit je investering. Je voorkomt dat je “alles meet”, maar ondertussen de echte risico’s mist.

FMECA (Failure Mode, Effects and Criticality Analysis) is een veelgebruikte methode om deze prioriteiten te bepalen. Met FMECA breng je in kaart:

• welke faaloorzaken kunnen optreden,
• wat de gevolgen zijn voor veiligheid, productie en kosten,
• én welke oorzaken het meest kritisch zijn.

Belangrijk hierbij is dat FMECA vaak ook laat zien welke faaloorzaken grote consequenties hebben, maar niet (voldoende) te mitigeren zijn met preventief onderhoud. In zulke gevallen is condition monitoring of predictive maintenance juist extra waardevol, omdat je risico’s eerder ziet aankomen en gericht kunt ingrijpen.

Implementatie in de industrie

Bij de implementatie van predictive maintenance start men vaak met een pilot op een beperkt aantal kritische machines. Sensoren worden geplaatst en verzamelen continu meetwaarden zoals trillingen, temperatuur, geluid en stroomverbruik. Deze data vormt de basis voor het herkennen van normaal gedrag én het vroegtijdig signaleren van afwijkingen.

Maar sensoren alleen zijn niet genoeg: de echte waarde ontstaat pas wanneer de gegevens worden omgezet in bruikbare inzichten. Met data-analyse en AI kun je signalen automatisch vergelijken met normale condities en afwijkingen detecteren, vaak nog voordat een storing merkbaar wordt. AI is vooral sterk in het herkennen van patronen en trends over langere tijd, zoals subtiele verschuivingen in trillingsfrequenties of temperatuurprofielen.

Na validatie van de pilot kan het systeem stap voor stap worden opgeschaald naar andere machines en productielijnen. Door deze gefaseerde aanpak blijven kosten beheersbaar en kan het rendement duidelijk worden aangetoond. Uiteindelijk maak je de overgang van onderhoud op vaste intervallen naar onderhoud op basis van conditie: meten, voorspellen en ingrijpen op het juiste moment.

Begin bij risico, niet bij sensoren

Predictive maintenance is geen kwestie van “overal sensoren plakken”. De echte waarde ontstaat pas wanneer je gericht monitort wat er écht toe doet. Daarom begint een effectieve strategie altijd met het identificeren van de kritische assets: machines en componenten waarvan falen grote impact heeft op veiligheid, productie of kosten.

Vervolgens is het essentieel om te bepalen welke faaloorzaken het hoogste restrisico vormen, óók nadat preventief onderhoud is uitgevoerd. Sommige storingsmechanismen zijn namelijk moeilijk te voorkomen met vaste onderhoudsintervallen, of ontstaan onverwacht tussen twee onderhoudsmomenten in.

Met een methodiek zoals FMECA maak je deze prioriteiten zichtbaar: je ziet welke faalwijzen de grootste gevolgen hebben, welke het meest waarschijnlijk zijn én waar preventief onderhoud niet voldoende mitigeert. Dáár is condition monitoring en predictive maintenance het meest waardevol: niet als extra techniek, maar als gerichte maatregel om restrisico’s beheersbaar te maken.

Kort gezegd: eerst risico’s begrijpen, dan pas meten. Zo investeer je slim, voorkom je ongeplande stilstand en bouw je aan een onderhoudsstrategie die écht datagedreven en toekomstbestendig is.